利用MATLAB工具箱进行机组负荷优化分配.pdf

MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域的高级编程语言，其拥有强大的数学计算能力和众多工具箱，为解决专业问题提供了极大的便利。本文讨论了如何利用MATLAB的曲线拟合工具箱和优化工具箱进行火电厂机组负荷优化分配的问题。 火电厂的负荷优化分配问题，是电力系统经济调度中的一个关键问题。在给定全厂负荷需求的条件下，合理地分配各台机组的负荷，可以使得全厂的燃料消耗或成本最小化。传统的解决方法包括线性规划和二次规划，但这些方法在手工编程时往往非常复杂，不易于应用到实践中。MATLAB的曲线拟合工具箱和优化工具箱为这一问题提供了新的解决方案。 曲线拟合工具箱允许用户在一组数据点的基础上，拟合出数学模型，进而得到机组的煤耗特性曲线。通过这些曲线，可以更准确地了解各机组在不同负荷下的煤耗情况。而优化工具箱则提供了一种高效的方法来实现负荷的优化分配，其中包含了多种数学优化算法，例如线性规划、二次规划等。 在本文中，作者通过MATLAB工具箱，首先使用曲线拟合工具箱对火电厂各机组的煤耗特性进行曲线拟合。拟合得到的曲线可以表达出机组煤耗与负荷之间的关系，为后续的负荷优化分配提供了基础数据。接着，以多台机组的煤耗量之和作为目标函数，结合相应的约束条件（如机组的运行负荷范围、全厂负荷需求等），运用优化工具箱中的优化算法来求解问题。 具体来说，本文中采用的是线性规划和二次规划算法。线性规划是运筹学中应用最广泛的方法之一，其特点是目标函数和约束条件都是线性的。而二次规划则允许目标函数是变量的二次函数，这为优化问题提供了更大的灵活性。通过MATLAB的优化工具箱，可以方便地设置和求解这两种规划模型。 通过仿真计算，作者比较了线性规划和二次规划在机组负荷优化分配中的性能。仿真结果显示，在相同的约束条件下，二次规划算法相较于线性规划能够获得更优的分配效果，表现为更低的全厂煤耗量。此外，利用MATLAB工具箱解决这一问题的方法具有简单、实用、节能效果好的优点。 总而言之，本文通过介绍一种基于MATLAB工具箱的火电厂负荷优化分配方法，展示了MATLAB在电力系统优化中的应用潜力。这种解决方案不仅适用于火电厂，也可以推广到其他类型能源发电系统中。它为电力系统工程师提供了一种高效、便捷的优化工具，有助于实现更节能、更经济的能源管理方案。同时，对于学习MATLAB编程和优化算法的人来说，本文提供了一次很好的实践案例，有助于深入理解理论知识并提升解决实际工程问题的能力。